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 "ws_post-v2-istex-expand_description"	"Retrieves the metadata of a scientific article in the ISTEX database from a DOI."	"Récupère les métadonnées d’un article scientifique présent dans la base ISTEX à partir d’un DOI."
 "ws_post-v2-hal-expand_title"	"doiEnrich HAL - DOI enrichment via HAL"	"doiEnrich HAL - Enrichissement par DOI via HAL"
 "ws_post-v2-hal-expand_description"	"Retrieves the metadata of a scientific article in the HAL database from a DOI."	"Récupère les métadonnées d’un article scientifique présent dans la base HAL à partir d’un DOI."
+"pc_post-v1-graph-segment_title"	"Graph-segment"	"Graph-segment"
+"pc_post-v1-graph-segment_description"	"Creates pairs of all elements in an array and aggregate these pairs to count them. The pairs represent all possible associations, and this process is used to create pairs that represent a network."	"Crée des segments 2 à 2 avec tous les éléments d'un tableau et agrège ces segments pour les compter. Les segments représentent toutes les associations possibles. Ce traitement sert à créer des segments qui représentent un réseau."
+"pc_post-v1-ldaClass_title"	"ldaClass - Extracting themes from a dataset"	"ldaClass - Extraction de thématiques d’un corpus"
+"pc_post-v1-ldaClass_description"	"Extracts themes from a corpus: a theme (or topic) is characterized by ten words. Once the themes have been extracted, each document is assigned one or more themes."	"Extrait des thématiques d’un corpus : une thématique (ou topic) est caractérisée par dix mots. Une fois les thématiques extraites, chaque document se voit attribuer une ou plusieurs thématique(s)."
+"pc_post-v1-lda-segment_title"	"Lda-Segment"	"Lda-Segment"
+"pc_post-v1-lda-segment_description"	"Creates a «lda» field consisting of 5 topics from the set of documents. Each topic contains a «word» field, which is composed of a list of 10 words that are most characteristic of the topic, as well as a «weight» field that corresponds to the weight associated with the topic in the document. The text must be in English."	"Crée à partir de l'ensemble des documents un champ «lda» constitué de 5 topics. Chaque topic contient un champ «word», composé d'une liste de 10 mots les plus caractéristiques du topic, ainsi que d'un champ «weight» qui correspond au poids associé au sujet dans le document. Le texte doit être en anglais."
+"pc_post-v1-noise-lodex_title"	"noiseDetect - Noise detection from a corpus"	"noiseDetect - Détection de bruit d’un corpus"
+"pc_post-v1-noise-lodex_description"	"Locates the list of identifiers of documents considered as noise in a corpus. These are documents considered irrelevant."	"Repère la liste des identifiants des documents considérés comme du bruit dans un corpus. Il s’agit de documents considérés comme non pertinents. "
 "pc_post-v1-statistics_title"	"Statistics"	"Statistiques"
-"pc_post-v1-statistics_description"	"Calculate some statistics on all values for one field "	"Calcul une série de statistiques sur toutes les valeurs d'un champ (fréquence, moyenne, etc.)"
+"pc_post-v1-statistics_description"	"Calculate some statistics on all values for one field "	"Calcule une série de statistiques sur toutes les valeurs d'un champ (fréquence, moyenne, etc.)"
+"pc_post-v1-tag-cloud-en_title"	"TermSuite eng - English terms extraction"	"TermSuite eng - Extraction de termes anglais"
+"pc_post-v1-tag-cloud-en_description"	"Extracts the most frequent English terms from a corpus of documents "	"Extrait, par défaut, les 500 termes anglais les plus fréquents à l'échelle d'un corpus de documents"
+"pc_post-v1-tag-cloud-fr_title"	"TermSuite fra - French terms extraction"	"TermSuite fra - Extraction de termes français"
+"pc_post-v1-tag-cloud-fr_description"	"Extracts the most frequent French terms from a corpus of documents"	"Extrait, par défaut, les 500 termes français les plus fréquents à l'échelle d'un corpus de documents"
+"pc_post-v1-textClustering_title"	"textClustering - Extracting clusters from a dataset"	"textClustering - Extraction de clusters d’un corpus"
+"pc_post-v1-textClustering_description"	"Extracts several groups (clusters) from a corpus in order to classify the different texts according to their similarity. A document is present in only one group"	"Extrait plusieurs groupes (clusters) d’un corpus afin d’y classer les différents textes en fonction de leur similarité. Un document est présent dans un seul groupe"
 "pc_post-v1-tree-segment_title"	"Tree-segment"	"Tree-segment"
-"pc_post-v1-tree-segment_description"	"Create sliding pairs of all elements in an array and aggregate these pairs to count them. Since the pairs are sliding, this process is used to create pairs that represent a hierarchical tree."	"Créer des segments glissant 2 à 2 de tous les éléments d'un tableau et agrège ces segments pour les compter. Le segment étant glissant, ce traitement sert à créer des segments qui représente un arbre hiérachique."
-"pc_post-v1-graph-segment_title"	"Graph-segment"	"Graph-segment"
-"pc_post-v1-graph-segment_description"	"Create pairs of all elements in an array and aggregate these pairs to count them. The pairs represent all possible associations, and this process is used to create pairs that represent a network."	"Créer des segments 2 à 2 avec tous les éléments d'un tableau et agrège ces segments pour les compter Les segments reprsentent toutes la associations possibles, ce traitement sert à créer des segments qui représente un réseau."
+"pc_post-v1-tree-segment_description"	"Creates sliding pairs of all elements in an array and aggregates these pairs to count them. Since the pairs are sliding, this process is used to create pairs that represent a hierarchical tree."	"Crée des segments glissant 2 à 2 de tous les éléments d'un tableau et agrège ces segments pour les compter. Le segment étant glissant, ce traitement sert à créer des segments qui représentent un arbre hiérachique."
 "refresh_button"	"Refresh"	"Rafraîchir"
 "cancelImportTitle"	"Cancel running import ?"	"Annuler l'import en cours ?"
 "cancelImportContent"	"By cancelling running import, you also clear already imported data."	"En annulant l'import en cours, vous supprimerez également les données déjà importées."
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 "vega_variable_container"	"Vega-Lite 'width' and 'height' variable to set the size of the graph to the same size as the parent container"	"Variable Vega-Lite pour 'width' et 'height' permettent de fixer la taille du graphique à la même taille que le conteneur parent"
 "theme"	"Application theme"	"Thème de l'application"
 "error_precomputed_data_empty"	"Precomputed data is empty or unfinished. You might want to relaunch the action"	"Les données précalculées sont vides ou non terminées. Vous pouvez relancer l'action"
-"pc_post-v1-lda-segment_title"	"Lda-Segment"	"Lda-Segment"
-"pc_post-v1-lda-segment_description"	"Create a «lda» field consisting of 5 topics from the set of documents. Each topic contains a «word» field, which is composed of a list of 10 words that are most characteristic of the topic, as well as a «weight» field that corresponds to the weight associated with the topic in the document. The text must be in English."	"Créer à partir de l'ensemble des documents un champ «lda» constitué de 5 topics. Chaque topic contient un champ «word», qui est composé d'une liste de 10 mots qui sont les plus caractéristiques du topic, ainsi que d'un champ «weight» qui correspond au poids associé au sujet dans le document. Le texte doit être en anglais."
-"pc_post-v1-tag-cloud-en_title"	"TermSuite eng - English terms extraction"	"TermSuite eng - Extraction de termes Anglais"
-"pc_post-v1-tag-cloud-en_description"	"Extracts the most frequent English terms from a corpus of documents "	"Propose une extraction des termes anglais les plus fréquents à l'échelle d'un corpus de documents"
-"pc_post-v1-tag-cloud-fr_title"	"TermSuite fra - French terms extraction"	"TermSuite fra - Extraction de termes Français"
-"pc_post-v1-tag-cloud-fr_description"	"Extracts the most frequent French terms from a corpus of documents"	"Propose une extraction des termes français les plus fréquents à l'échelle d'un corpus de documents"
-"pc_post-v1-textClustering _title"	"textClustering - Extracting clusters from a dataset"	"textClustering - Extraction de clusters d’un corpus"
-"pc_post-v1-textClustering_description"	"Extracts several groups (clusters) from a corpus in order to classify the different texts according to their similarity. A document is present in only one group"	"Extrait plusieurs groupes (clusters) d’un corpus afin d’y classer les différents textes en fonction de leur similarité. Un document est présent dans un seul groupe"
-"pc_post-v1-noise-lodex_title"	"noiseDetect - Noise detection from a corpus"	"noiseDetect - Détection de bruit d’un corpus"
-"pc_post-v1-noise-lodex_description"	"Locates the list of identifiers of documents considered as noise in a corpus. These are documents considered irrelevant."	"Repère la liste des identifiants des documents considérés comme du bruit dans un corpus. Il s’agit de documents considérés comme non pertinents. "
-"pc_post-v1-ldaClass_title"	"ldaClass - Extracting themes from a dataset"	"ldaClass - Extraction de thématiques d’un corpus"
-"pc_post-v1-ldaClass_description"	"Extracts themes from a corpus: a theme (or topic) is characterized by ten words. Once the themes have been extracted, each document is assigned one or more themes."	"Extrait des thématiques d’un corpus : une thématique (ou topic) est caractérisée par dix mots. Une fois les thématiques extraites, chaque document se voit attribuer une ou plusieurs thématique(s)."
 "formatClusteredChart"	"Graph - Clustered chart"	"Graphique - Diagramme à barres groupées"
 "formatClusteredChartDescription"	"Displays several bar charts depending on the category of the element and its weight"	"Affiche plusieurs diagrammes à barres en fonction de la catégorie de l'élément et de son poids"
 "format_x_axis_title"	"Title of x axis"	"Titre de l'axe x"